Desarrollo de un prototipado de mineria de texto utilizando aprendizaje automático

El objetivo principal de este trabajo consiste en aplicar modelos del aprendizaje automático en una solución de análisis de sentimientos, sobre un conjunto de datos o corpus, que se ha obtenido del Taller de análisis de sentimientos en español para ver el mejor rendimiento de estos modelos que permitan ver la polaridad ya sea positiva o negativa de las opiniones emitidas.

Con la evolución del Internet, hay una gran cantidad de información presente en la web como lo son las opiniones de los usuarios o consumidores sobre diversos contextos ya sea para expresar su conformidad o inconformidad sobre un producto o servicio recibido, así como la opinión de un artículo comprado o sobre la gestión que realiza alguna persona. Debido a la gran cantidad de opiniones, comentarios y sugerencias de los usuarios, es muy importante explorar, analizar y organizar sus puntos de vista para tomar mejores decisiones. El análisis de sentimientos es una tarea de procesamiento de lenguaje natural y extracción de información que identifica las opiniones de los usuarios explicadas en forma de comentarios positivos, negativos o neutrales. Varias técnicas pueden ser utilizadas para este fin, por ejemplo, el uso de diccionarios léxicos que ha sido muy utilizada y recientemente la utilización de la inteligencia artificial específicamente algoritmos supervisados. En este documento, se propone la utilización de técnicas de algoritmos supervisados para observar su utilización y ver el rendimiento de diferentes modelos de algoritmos supervisados para medir la efectividad en la clasificación de un conjunto de datos.